如何在运行时获取MIDlet的应用属性

本文介绍如何在Java ME环境中通过MIDlet的getAppProperty方法读取JAD文件中的属性,包括供应商、描述、JAD文件版本等关键信息。

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MIDlet的属性是在JAD文件中定义的. 我们可以在运行时从MIDlet中访问到这些属性

下边的代码说明了如何获取这些属性

/**
  使用MIDlet.getAppProperty()来获取并打印应用的属性
*/

public void startApp() throws MIDletStateChangeException {

  System.out.println("Vendor: " +
    getAppProperty("MIDlet-Vendor"));

  System.out.println("Description: " +
    getAppProperty("MIDlet-Description"));

  System.out.println("JadFile Version: " +
    getAppProperty("JadFile-Version"));   

  System.out.println("MIDlet-Data-Size: " +
    getAppProperty("MIDlet-Data-Size"));   

  System.out.println("MIDlet-Name: " +
    getAppProperty("MIDlet-Name"));

  System.out.println("MIDlet-Jar-Size: " +
    getAppProperty("MIDlet-Jar-Size"));

  System.out.println("MIDlet-jar-Size: " +
    getAppProperty("MIDlet-Jar-URL"));

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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